- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
好吧,请耐心等待。所以这是我的代码:
import tensorflow as tf
import os
import pickle
from numpy import asarray, reshape
os.chdir('PATH')
with open('xSensor.pkl','rb') as file:
x_train = asarray(pickle.load(file))
with open('ySensor.pkl','rb') as file:
y_train = asarray(pickle.load(file))
def neural_network(data):
n_nodes_h1 = 1000
n_nodes_h2 = 1000
n_nodes_h3 = 500
hidden_layer_1 = {
'weights': tf.Variable(tf.random_normal([13, n_nodes_h1],dtype=tf.float64)),
'biases': tf.Variable(tf.random_normal([n_nodes_h1],dtype=tf.float64))
}
#Omitting some code that just defines a couple more layers in the same format as above
layer_1 = tf.matmul(data, hidden_layer_1['weights']) + hidden_layer_1['biases']
layer_1 = tf.nn.relu(layer_1)
#Omitting more code.
output = tf.matmul(layer_3, output['weights']) + output['biases']
return output
def train_network(x_t,y_t):
x = tf.placeholder(tf.float64, shape=[None, 13])
y = tf.placeholder(tf.float64)
prediction = neural_network(x_t)
y_t = reshape(y_t,(700,1))
cost = tf.reduce_mean(tf.losses.mean_squared_error(labels=y_t, predictions=prediction))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.005).minimize(cost) #learning rate by default is 0.01
n_epochs = 1000
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for _ in range(0, n_epochs):
x_ = sess.run([optimizer,cost], feed_dict={x: x_t, y: y_t})
print("Loss is: ", x_[1])
train_network(x_train,y_train)
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/my system/Desktop/height_sensor.py", line 94, in <module>
train_network(x_train,y_train)
File "C:/Users/my system/Desktop/height_sensor.py", line 77, in train_network
prediction = neural_network(x_t)
File "C:/Users/my system/Desktop/height_sensor.py", line 59, in neural_network
layer_1 = tf.matmul(data, hidden_layer_1['weights']) + hidden_layer_1['biases']
File "C:\Users\my system\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_ops.py", line 1844, in matmul
a = ops.convert_to_tensor(a, name="a")
...etc...
TypeError: Expected binary or unicode string, got [15.0126, 1.38684, 27.6, 1.6323, -0.624113, 8.97763, 2.06581, 8.88303, -0.689839, 9.13284, 353.183, 349.178, 210.498]
Process finished with exit code 1
最佳答案
发布所有代码实际上是一个好主意,尤其是所有错误回溯。我可以让你的代码运行一些假数据。我最好的猜测是,pickle 返回 x_train
的值的方式有些不对劲。 ;可能数组嵌套过多。我可能可以在整个追溯方面提供更多帮助,但无论如何我建议输出一些 x_train
并查看它的格式是否正确。
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鉴于Unicode有been around for 18 years ,为什么还有不支持 Unicode 的应用程序?甚至我对某些操作系统和 Unicode 的体验至少可以说是痛苦的。正如乔尔·斯波尔
我要求计算 Unicode 中所有可能的有效组合的数量并附上解释。我知道一个 char 可以编码为 1、2、3 或 4 个字节。我也不明白为什么连续字节有限制,即使该字符的起始字节清除了它应该有多长。
Unicode 为中文字符分配了 U+4E00..U+9FFF。这是全套的一部分,但不是全部。 最佳答案 最终列表可以在 Unicode Character Code Charts 找到;在页面中搜索
我是一名优秀的程序员,十分优秀!